20、免疫组织化学图像标准化方法及前列腺癌诊断中纹理特征的应用

免疫组织化学图像标准化方法及前列腺癌诊断中纹理特征的应用

免疫组织化学图像标准化

在医学领域，组织病理学的微观图像分析系统发展已久。本世纪初，像 iPATH 或 UICC - TPCC 这样的早期系统便已建立，随后又出现了完整玻璃切片数字化的商用系统以及基于互联网的自动图像测量系统，如 EA - MUSŹ。不过，虽然有不少复杂精妙的算法被用于各类组织病理学测量，但它们都缺乏通用性，在图像特征改变时，效果一般。

图像特征

本次研究使用的图像由一位病理学家通过连接数码相机的显微镜拍摄，展示的是不同乳腺癌患者的样本。这些样本针对 KI - 67 蛋白（一种细胞增殖的核标记物）进行间接染色，用于评估患者预后。染色过程的最终产物 3,3’ - 二氨基联苯胺（DAB）能使具有阳性免疫反应的细胞核（棕色）与用苏木精（H）复染的阴性免疫反应细胞核（蓝色）区分开来。图像中，蓝色和棕色的圆形物体（细胞核）在图像平面上分布不均。有的区域单个棕色物体被蓝色物体包围，有的区域则是棕色物体相互重叠或接触形成簇。而且，同一图像内以及不同图像间的蓝色和棕色都存在差异，同时还能观察到单张图像中光线分布不均匀，中间部分比周边部分更亮。

标准化方法

为解决图像在颜色和对比度上的差异问题，使自动分析结果更符合人类感知，提出了一种针对使用特定采集设备获取的乳腺癌免疫组织化学染色组织切片数字彩色图像的标准化方法，具体步骤如下：
1. 构建校正图 ：基于约一百张低物体密度的图像，将图像平面上每个点的中位数作为显微镜和相机光线分布的特征估计，构建所谓的校正图。
2. 亮度分布均匀性校正